La exactitud y la precisión en términos de la distribución de muestreo
La idea de una distribución de muestreo está en el corazón de los conceptos de exactitud y precyosión. Imagine un escenario en el que un experimento (como un ensayo clínico o un estudio) se lleva a cabo una y otra vez un gran número de veces, cada vez en una muestra aleatoria diferente de los sujetos.
Utilizando el "porcentaje de niños que les gusta el chocolate" ejemplo, cada experimento podría consistir en entrevistar a 50 niños seleccionados al azar e informar qué porcentaje de niños en esa muestra dijeron que les gustaba el chocolate.
Repitiendo todo ese experimento N veces (y suponiendo que N es en los millones) requeriría una gran cantidad de científicos, tomar mucho tiempo, y cuestan mucho dinero, pero supongo que se podía hacer.
Para cada repetición del experimento, se obtendría un valor particular para la estadística muestra que estabas interesado en (el porcentaje de niños en esa muestra que les gusta el chocolate), y que le escribe este número en un (muy grande) pieza de papel.
Después de realizar el experimento N tiempos, que tendrían un enorme conjunto de valores para la estadística de muestreo (es decir, el porcentaje de niños que les gusta el chocolate). A continuación, puede calcular la media de esos valores mediante su inclusión y dividiendo por N.
Y se podría calcular la desviación estándar restando la media de cada valor, elevar al cuadrado cada diferencia, la suma de los cuadrados, dividiendo por N - 1 y, a continuación, tomar la raíz cuadrada. Y se podría construir un histograma de la N los valores porcentuales para ver cómo estaban distribuidos.
Estadísticos describen esto de una manera más formal - que dicen que todos sus resultados replicados se separan hacia fuera en algo llamado el distribución muestral para esa estadística muestra de su experimento.
Exactitud se refiere a qué tan cerca de su estadística muestra observada viene al parámetro poblacional verdad, o más formalmente, lo cerca de la media de la distribución muestral es la media de la distribución de la población. Por ejemplo, qué tan cerca está la media de todos los valores porcentuales al porcentaje real de los niños que les gusta el chocolate?
Precisión se refiere a qué tan cerca sus valores replicados de la estadística de la muestra son el uno al otro, o más formalmente, el ancho de la distribución de muestreo es, que pueden expresarse como la desviación estándar de la distribución muestral. Por ejemplo, ¿cuál es la desviación estándar de su gran colección de valores de porcentaje?
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